KI-Aktien: Die besten Aktien im Bereich künstliche Intellenz

Entdecke jetzt die Besonderheiten und Vorteile von KI-Aktien: Lass uns gemeinsam in die Welt der künstlichen Intelligenz eintauchen! 💡

⭐ Besonderheiten und Vorteile von KI-Aktien

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Börse revolutioniert und bietet einzigartige Vorteile für Anleger! Hier sind einige Gründe, warum Du KI-Aktien in Betracht ziehen solltest:

1. Hochentwickelte Prognosen: Mit KI-gesteuerten Algorithmen können Anleger präzise Vorhersagen treffen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. 📈
2. Schnelle Datenanalyse: KI verarbeitet große Datenmengen in Sekundenschnelle und ermöglicht es, Trends zu erkennen, bevor sie allgemein bekannt sind. ⏱️
3. Automatisiertes Handeln: KI-Systeme können automatisch Aktien basierend auf vordefinierten Parametern kaufen und verkaufen, um das Beste aus Marktbewegungen herauszuholen. 🤖
4. Risikomanagement: KI hilft, das Risiko zu minimieren, indem es auf Marktunsicherheiten schnell reagiert und Anlagestrategien anpasst. ⚖️
5. Diversifizierte Portfolios: Durch KI-gesteuerte Analysen können Anleger ihre Portfolios optimieren und breiter streuen. 📚

Was sind KI-Aktien?

KI-Aktien sind Aktien von Unternehmen, die auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spezialisiert sind oder diese Technologien in ihre Geschäftsmodelle integrieren. Diese Unternehmen entwickeln und nutzen fortschrittliche KI-Systeme, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die ihre Leistung und Wettbewerbsfähigkeit verbessern.

Wichtige Infos in der Übersicht:

• Adobe, Alphabet, Amazon, Baidu, C3 AI, IBM, Micron Technology, Microsoft, Nvidia, Oracle, Palantir und Tesla sind führende Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz.
• Diese Unternehmen bieten innovative KI- und ML-Lösungen, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, von Marketing und Analytics bis hin zu Cloud-Computing und autonomem Fahren.
• ETFs wie Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ), ROBO Global Robotics & Automation ETF (ROBO), iShares Robotics and Artificial Intelligence Multisector ETF (IRBO) und ARK Autonomous Tech & Robotics ETF (ARKQ) bieten eine Möglichkeit, in KI zu investieren, ohne einzelne Aktien auszuwählen.
• KI hat das Potenzial, das Wachstum und die Effizienz von Unternehmen zu steigern, aber es bleibt noch Raum für Weiterentwicklung und Verbesserung der Technologie.
• Bei Deiner Investition in KI-Aktien oder ETFs solltest Du eine langfristige Perspektive einnehmen und darauf vorbereitet sein, dass sich die Technologie weiterentwickelt und verändert.
• Sei immer auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen in der KI-Branche, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen und das volle Potenzial dieser aufstrebenden Technologie auszuschöpfen.

Die besten KI-Aktien 2023 und darüber hinaus

Im Jahr 2023 haben einige Unternehmen im Bereich künstliche Intelligenz beeindruckende Fortschritte erzielt und könnten vielversprechende Investitionsmöglichkeiten darstellen. Lass uns einen genaueren Blick auf die besten KI-Aktien werfen:

1. Adobe (ADBE)

Adobe ist ein führender Anbieter von Softwarelösungen für Content-Erstellung, Marketing, Datenanalyse, Dokumentenmanagement und Veröffentlichungen. Im Jahr 2022 kündigte Adobe neue KI- und maschinelle Lernfähigkeiten in seinem Experience Cloud-Produkt an, einer Marketing- und Analytik-Suite. Diese Fortschritte umfassen predictive capabilities, die Verkaufs- und Marketingteams dabei unterstützen, zu verstehen, wie verschiedene Facetten von Marketingkampagnen die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflussen. Die gewonnenen Erkenntnisse können dazu verwendet werden, Kampagnen und Budgets zu optimieren.

2. Alphabet (GOOGL)

Alphabet, die Muttergesellschaft von Google, hat kürzlich eine Testversion ihres eigenen KI-Chatbots namens “Bard” gestartet, der ähnlich wie ChatGPT funktioniert. Du kannst Bard eine Frage stellen, und er greift schnell auf Online-Informationen zu, um eine Antwort zu geben. Einige sehen dies als die nächste Evolution der Suche, da Du eine einzige präzise Antwort erhältst, anstatt eine Auswahl von Webseiten durchzusehen.

Leider hat Bard bei seiner Testeinführung versagt und eine falsche Antwort gegeben. Alphabet muss daher noch an der Technologie arbeiten. Abgesehen von Bard bietet Alphabet auch Geschäfts-KI-Tools und Infrastrukturen über seine Google Cloud Computing-Einheit an.

3. Amazon (AMZN)

Amazon bietet KI- und ML-Dienste und Infrastrukturen über Amazon Web Services (AWS) an. Der E-Commerce-Riese nutzt auch KI in seinem eigenen Online-Shop, um Produktempfehlungen zu machen. Die virtuelle Assistentin Alexa, die in Echo-Geräten zum Einsatz kommt, basiert ebenfalls auf KI.

4. Baidu (BIDU)

Baidu ist ein chinesisches Technologieunternehmen, das die größte Suchmaschine in China betreibt. Anfang Februar kündigte Baidu an, seinen eigenen KI-Chatbot im März zu starten. Der Chatbot namens ERNIE bot in Englisch und Wenxin Yiyan in Chinesisch nutzt ein von Baidu intern entwickeltes Sprachmodell.

Baidu investiert seit Jahren in KI und verfügt, ähnlich wie Amazon und Google, auch über eine Cloud-Computing-Einheit, die verschiedene KI-Fähigkeiten unterstützt.

5. C3 AI (AI)

C3 AI bietet SaaS-Anwendungen (Software as a Service) zur Entwicklung, Bereitstellung und Ausführung von KI-Anwendungen im Unternehmensmaßstab. Das Angebot umfasst anwendungsorientierte Software-Suiten für die Optimierung der Lieferkette und Energieeffizienz sowie branchenspezifische Lösungen für den Finanzdienstleistungssektor und die Öl- und Gasindustrie.

Besonders bemerkenswert ist die Partnerschaft von C3 AI mit Alphabet. Die beiden Unternehmen entwickeln gemeinsam neue KI-Anwendungen unter Verwendung der Google Cloud-Infrastruktur und -ressourcen. Alle C3 AI-Anwendungen sind auch über Google Cloud verfügbar.

6. IBM (IBM)

IBM verkauft über seine Watson-Produkte KI- und ML-Dienste, die ihren Kunden dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und mehr Geld zu verdienen. Die Palette der Watson-KI-Lösungen umfasst Anwendungen, die den Kundenservice verbessern und gleichzeitig Kosten senken, Ergebnisse vorhersagen und Workflow-Prozesse automatisieren. Unternehmenskunden können alternativ das Watson Studio von IBM nutzen, um proprietäre KI-Anwendungen zu erstellen und zu skalieren.

IBM hat in den letzten Jahren auch mehrere KI-Übernahmen getätigt, darunter Turbonomic, Instana und Databand.ai.

7. Micron Technology (MU)

Micron Technology stellt leistungsstarke Speicher- und Speicherhardware her, die KI-Lösungen antreibt. Die Produkte des Chip-Herstellers werden in Rechenzentren und selbstfahrenden Autos verwendet.

Micron stärkte sein KI-Portfolio, als es 2019 das Startup FWDNXT kaufte. Die Lösungen von FWDNXT für Hardware und Software sind die Basis für Deep Learning-Lösungen und neuronale Netzwerke.

8. Microsoft (MSFT)

Microsoft investiert seit 2019 in OpenAI, das Unternehmen, das ChatGPT entwickelt hat. Die Partnerschaft begann mit einer Investition von 1 Milliarde US-Dollar und der Vereinbarung, dass Microsoft exklusiv Cloud-Computing-Dienste für das KI-Labor von OpenAI bereitstellt. Im Januar 2023 kündigte Microsoft an, die Partnerschaft mit OpenAI in eine “mehrjährige, milliardenschwere Investition” zu erweitern.

Microsoft hat auch das erklärte Ziel, die AI-Technologie über seine Azure-Cloud-Computing-Plattform universell zugänglich zu machen.

Ähnlich wie Alphabet hat Microsoft kürzlich einen KI-Chatbot für seine Suchmaschine Bing vorgestellt. Leider hat der Bing-Chatbot bei einem Genauigkeitstest ebenfalls versagt und falsche Finanzinformationen aus den Quartalsberichten von Gap und Lululemon angegeben.

9. Nvidia (NVDA)

Nvidia stellt Hochleistungs-Mikrochips her, die KI-Software und -Dienste antreiben. Im Oktober kündigte Nvidia an, seine langjährige KI-Zusammenarbeit mit Oracle auszuweiten. Im Rahmen der Vereinbarung nutzt Oracle die gesamte AI-Plattform von Nvidia – Chips, Systeme und Software – in seiner Oracle Cloud Infrastructure, einem Konkurrenten von Amazons AWS. Ziel ist es, den Zugang zu KI-Fähigkeiten für Oracle-Unternehmenskunden zu erweitern und die AI-Innovation zu fördern.

In einer Pressemitteilung beschrieb der Gründer von Nvidia den steigenden Geschäftsanforderungen für AI-Plattformen wie folgt: “Beschleunigtes Computing und AI sind der Schlüssel zur Bewältigung steigender Kosten in allen Bereichen des Geschäftsbetriebs. Unternehmen setzen zunehmend auf Cloud-First-AI-Strategien, die schnelle Entwicklung und skalierbare Bereitstellung ermöglichen.”

10. Oracle (ORCL)

Oracle bietet Cloud-Computing-Infrastrukturen, Software und Hardware, einschließlich der AI-fähigen Oracle Cloud Infrastructure. Wie bereits erwähnt, hat das Unternehmen kürzlich seine Partnerschaft mit dem Chip-Hersteller Nvidia erweitert, um die angebotenen AI-Fähigkeiten für Unternehmenskunden zu erweitern.

11. Palantir (PLTR)

Palantir betreibt KI-Datenanalyseplattformen für Regierungsbehörden und Unternehmen. Die Regierungsplattform Gotham von Palantir erkennt Muster in unterschiedlichen Daten, damit Geheimdienstteams Terrorismusbedrohungen identifizieren und darauf reagieren können. Unbestätigten Quellen zufolge spielte Gotham eine Rolle bei der Ergreifung von Osama bin Laden im Jahr 2011.

Unternehmen nutzen Palantir Foundry, um organisatorische Daten zu verwalten, zu transformieren und zu manipulieren, um Prozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

Palantir ging 2020 an die Börse und meldete kürzlich sein erstes profitables Quartal (viertes Quartal 2022).

12. Tesla (TSLA)

Angesichts des Buzz um ChatGPT sagt Fondsmanagerin Cathie Wood, dass Tesla die beste KI-Aktie ist. Wood machte diese Argumentation in einem Interview mit Yahoo Finance Anfang Februar.

Wood glaubt, dass Unternehmen, die am meisten von der AI-Revolution profitieren, solche mit umfangreichen proprietären Datensätzen, Fachwissen und AI-Know-how sind. Tesla erfüllt diese Kriterien. Der Elektrofahrzeughersteller verfügt über die weltweit größte Menge an Fahrdaten. Diese Daten in Verbindung mit der Power von AI-Modellierung können dazu verwendet werden, neue Branchen zu erschließen und zu revolutionieren, wobei autonome Taxis an erster Stelle stehen. (Beachte, dass das Unternehmen von Wood, Ark Invest, laut SEC-Einreichungen 4,6 Millionen Aktien von Tesla besitzt.)

ETFs für künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML):

Wenn Du nicht in einzelne KI-Aktien investieren möchtest, kannst Du stattdessen in AI-ETFs investieren. Hier sind vier Fonds, die Du Dir näher ansehen kannst:

1. Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ): Hält 43 globale Aktien, die von der zunehmenden Verbreitung von Robotik und AI profitieren. Der Schwerpunkt liegt hauptsächlich auf den Bereichen Technologie, Industrie und Gesundheitswesen. Über 40% der Aktien sind US-Unternehmen, aber es gibt auch zweistellige Expositionen gegenüber Japan und der Schweiz. Die Gesamtkostenquote des Fonds beträgt 0,68%.
2. ROBO Global Robotics & Automation ETF (ROBO): Besitzt 80 Aktien, die die Fortschritte in Robotik und AI vorantreiben. Die größte Position des Fonds, Harmonic Drive Systems, macht weniger als 2,5% des Portfolios aus. Zu den weiteren Top-Holdings gehören IPG Photonics, Kardex Holding, Zebra Technologies und ServiceNow. Die Gesamtkostenquote des Fonds beträgt 0,98%.
3. iShares Robotics and Artificial Intelligence Multisector ETF (IRBO): Der am breitesten diversifizierte der hier aufgeführten AI-Fonds mit 118 Aktien. Etwa die Hälfte davon sind US-Unternehmen, aber es gibt auch zweistellige Expositionen gegenüber China und Japan. Keine einzelne Aktie macht mehr als 2% des Portfolios aus. Zu den zehn größten Positionen gehören Spotify, Meta Platforms und Baidu. Die Gesamtkostenquote des Fonds beträgt effiziente 0,47%.
4. ARK Autonomous Tech & Robotics ETF (ARKQ): Investiert in 30 bis 50 Unternehmen, die autonome Transportmittel, Robotik und Automatisierung, 3D-Druck, Energiespeicherung und Weltraumforschung entwickeln oder unterstützen. US-Unternehmen machen fast 90% des Fonds aus, wobei Tesla die größte Position ist. Die Gesamtkostenquote des Fonds beträgt 0,75%.

Wie Unternehmen AI-Technologie nutzen

Unternehmen können KI verwenden, um Muster in riesigen Datensätzen zu finden. Auf Grundlage dieser Muster können sie Chancen zur Verbesserung von Kundenerlebnissen und Ergebnissen identifizieren, effizienter arbeiten, neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln und mehr bestehende Produkte und Dienstleistungen verkaufen.

Auf einer eher granularen Ebene gibt es viele einfache AI-Anwendungen, die Du vielleicht schon erlebt oder genutzt hast:

• Dynamische Produktempfehlungen auf E-Commerce-Websites. Online-Händler können Produkte empfehlen, die Du persönlich wahrscheinlich kaufen wirst, basierend auf den Daten, die sie während Deines Website-Besuchs sammeln.
• Kundenservice-Chatbots. KI-gesteuerte Chatbots können Fragen interpretieren und hinter den Kulissen auf Daten zugreifen, um eine originelle und präzise Antwort zu geben.
• Content Marketing. Unternehmen können KI verwenden, um komplexe Content-Kampagnen zu entwerfen und umzusetzen, um Kunden zu begeistern und den Umsatz zu steigern.
• Sentiment-Analyse. Unternehmen können viele Datenquellen wie soziale Medien, Umfrage-Feedback und Kundendienstprotokolle überwachen, um zu verstehen, wie Menschen ihre Marken wahrnehmen.
• Dynamische Preisgestaltung. In Echtzeit kann KI die höchstwertigen Preispunkte für Produkte identifizieren, basierend auf persönlichem Kaufverhalten, Tageszeit, dem Gerät, das Du zum Durchsuchen eines Online-Shops verwendest, usw.
• Verkaufsprognosen. KI kann Verkaufsprognosen auf der Basis von Kundendaten und der Zusammensetzung von Marketingausgaben erstellen.
• Cybersecurity. Kreditkartenunternehmen nutzen KI, um potenziell betrügerische Transaktionen zu identifizieren. Cybersecurity-Teams verwenden KI auch, um Daten aus vielen Quellen zu analysieren und Bedrohungen zu priorisieren, damit sie Ressourcen effizient einsetzen können.

KI-Fachbegriffe

Die Terminologie der KI kann oft kompliziert und einschüchternd wirken. Lass Dich davon nicht von Deiner Investment-Recherche abhalten. Hier ist eine kurze Erklärung einiger Begriffe, auf die Du stoßen könntest:

• Künstliche Intelligenz (AI): Die Automatisierung von Prozessen und Aufgaben, die zuvor von Menschen durchgeführt wurden.
• Maschinelles Lernen (ML): Ein Teilbereich der AI. ML ist die Fähigkeit von Computern, sich anzupassen und Prozesse durch Analyse von Daten und Statistiken zu verbessern.
• Neuronale Netze: KI-Algorithmen, die Computer verwenden, um Problemlösung wie ein menschliches Gehirn anzugehen.
• Deep Learning: Ein Teilbereich des ML, der auf Schichten von neuronalen Netzen basiert. Deep Learning-Modelle können nach dem Training komplexe Datensätze ohne menschliches Eingreifen analysieren.
• Natural Language Processing (NLP): Auch ein Teilbereich der KI. NLP ist die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
• Datenwissenschaft: Die allgemeine Disziplin der Organisation und Analyse großer Datensätze.
• Generative AI: Bezeichnet Algorithmen, die neue Inhalte erstellen können. ChatGPT ist ein Beispiel für generative AI.

Chiphersteller nehmen Rechenzentrumsmarkt ins Visier

Jede KI-Software benötigt Rechenleistung, um Muster zu finden und Schlüsse aus großen Datenmengen zu ziehen. Der Wettlauf um den Bau von KI-Chips für Rechenzentren, selbstfahrende Autos, Roboter, Smartphones, Drohnen und andere Geräte hat also begonnen.

Die Aktien von Nvidia (NVDA), dem führenden Hersteller von KI-Chips, sind im Jahr 2023 um 209 % gestiegen. Die NVDA-Aktie verzeichnete einen sprunghaften Anstieg aufgrund der über den Schätzungen liegenden Ergebnisse des ersten Quartals und eines starken Ausblicks. Die NVDA-Aktie befindet sich auf dem IBD Leaderboard, einer kuratierten Liste von führenden Aktien, die sich durch technische und fundamentale Kennzahlen auszeichnen.

ChatGPT des Startups OpenAI ist nur eine von vielen generativen KI-Technologien, die eine Vielzahl von Branchen aufmischen könnten, indem sie selbständig Texte, Bilder, Videos und Programmiercodes erstellen. Generative KI-Technologien finden bereits Anwendungen in den Bereichen Marketing, Werbung, Arzneimittelentwicklung, Videospiele, Kundensupport und digitale Kunst.

Microsoft nutzt OpenAI-Investitionen

Große Sprachmodelle liefern die Bausteine für die Entwicklung von Anwendungen. LLMs helfen KI-Systemen, die Art und Weise zu verstehen, wie Menschen schreiben und sprechen. Außerdem benötigen LLMs Trainingsdaten für bestimmte Aufgaben. Unternehmen, die Zugang zu Unmengen von Daten haben, sind im Vorteil.

Das Facebook-Mutterunternehmen Meta Platforms (META) hat sein Llama-v2 LLM auf Open-Source-Basis verfügbar gemacht. Das wird privaten Modellen wie OpenAI Konkurrenz machen. Und Facebook wird Auftrieb erhalten, wenn Softwareentwickler neue Anwendungen für Inhaltsersteller, kleine Unternehmen und Werbetreibende entwickeln.

Der Chiphersteller Qualcomm (QCOM) plant den Bau von Snapdragon-Chips, die KI-Aufgaben direkt auf Smartphones verarbeiten können, ohne die Hilfe von Cloud-Computing-Ressourcen, auf die über Internetverbindungen zugegriffen wird. Das Unternehmen arbeitet mit Meta zusammen.

Das Meta Llama-v2-Modell ist beim Cloud-Computing-Dienst Azure von Microsoft (MSFT) verfügbar.

Darüber hinaus setzt Microsoft weiterhin auf seine strategische Beteiligung an OpenAI, um Google bei der Internetsuche und den Office-Produktivitäts-Tools die Stirn zu bieten. Microsoft hat einen unerwartet hohen Preis von 30 US-Dollar pro Monat und Nutzer für seine KI-Software-Tools Copilot” eingeführt.

“Während M365 Copilot sich noch in einer begrenzten Vorschau befindet und wir noch keine Monetarisierung in unser Modell einbauen, ist es klar, dass M365 Copilot und zukünftige Preiserhöhungen für KI den Umsatz von Microsoft erhöhen werden”, sagte Brent Thill, Analyst bei Jefferies, in einer kürzlich veröffentlichten Notiz an Kunden.

Darüber hinaus gab Microsoft bekannt, dass der Azure OpenAI Service Mitte Juli mehr als 9.500 Kunden hatte, gegenüber mehr als 2.500 im April.

OpenAI ist Teil einer Welle von LLM-Startups, zu denen auch AI21 Labs, Anthropic und Cohere gehören.

KI-Aktien: Produktivitätsschub?

In der Zwischenzeit zeichnet sich eine strengere Regulierung ab. Bei einem Treffen mit der Biden-Administration verpflichteten sich sieben Technologieunternehmen, die im Bereich der künstlichen Intelligenz führend sind, zur Transparenz und zu Sicherheitsmaßnahmen beim Einsatz der Technologie.

Inzwischen untersucht die Federal Trade Commission, ob die KI-Modelle von OpenAI gegen Verbraucherschutzgesetze verstoßen.

Geistiges Eigentum ist ein weiteres Problem, mit dem generative KI-Unternehmen konfrontiert sind.

Aber es gibt viel Gerede über einen möglichen Aufschwung für die US-Wirtschaft. Das BlackRock Investment Institute nennt generative KI eine potenzielle “Megakraft”.

“Anleger, die glauben, dass KI einen Produktivitätsboom in der gesamten Wirtschaft auslösen wird, sollten KI-ETFs in Betracht ziehen”, so ein aktueller Bericht der Bank of America. “Es ist schwer, die endgültigen Gewinner und Verlierer einer technologischen Revolution zu bestimmen. Thematische ETFs auf KI sind diversifizierter als reine Technologie- und Halbleiterfonds und bieten Anlegern eine gute Liquidität.”

Die BofA schätzt ETFs wie Global X Robotics & Artificial Intelligence (BOTZ) und Global X Artificial Intelligence & Technology (AIQ).

Die Cloud-Computing-Riesen Amazon.com (AMZN), Microsoft und Alphabet (GOOGL) Google verkaufen KI-Analysedienste an Geschäftskunden. Da sich das Wachstum der Cloud-Einnahmen verlangsamt, investieren sie Geld in künstliche Intelligenz.

Während das Cloud-Geschäft von Amazon vom KI-Boom profitieren wird, wird das Geschäft mit Unterhaltungselektronik in naher Zukunft nicht davon profitieren. Analysten zufolge liegt Amazon bei den generativen KI-Fähigkeiten hinter seinen Mega-Cap-Unternehmen zurück.

Aktien im Bereich künstliche Intelligenz: Cloud-Boom

Trotz enormer Investitionen scheint auch Apple (AAPL) in der Schlacht um generative KI zurückzubleiben.

Cybersecurity-Firmen gehören ebenfalls zu den KI-Aktien, die man im Auge behalten sollte. Dazu gehören Palo Alto Networks (PANW) und CrowdStrike Holdings (CRWD) sowie Zscaler (ZS).

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Vorteile:

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Da Softwareunternehmen generative KI-Tools in ihre Produkte integrieren, werden ihre Kunden mehr für Software ausgeben, sagen Analysten. So schätzte TD Cowen kürzlich in einer Kundenmitteilung, dass die Ausgaben für generative KI-Software von 1 Mrd. USD im Jahr 2022 auf 81 Mrd. USD im Jahr 2027 steigen werden, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 190 % über fünf Jahre entspricht.

KI-Aktien umfassen Chips und Software

Der Risikokapitalgeber Marc Andreessen hat einmal beobachtet, wie “Software die Welt auffrisst”, indem sie Branchen durch Automatisierung umgestaltet. Es wird erwartet, dass die künstliche Intelligenz auch die Softwarebranche verändern wird.

Doch einige Softwareunternehmen könnten davon negativ betroffen sein, warnte Jefferies-Analyst Brent Thill in einem Bericht. “Da die KI die Produktivität steigert, werden die Unternehmen das Wachstum des Personalbestands einschränken und gleichzeitig die Nutzung von Chatbots und KI-generierten Abfragen erhöhen”, so Thill. “Wir glauben, dass Unternehmen gezwungen sein werden, auf verbrauchsbasierte Modelle oder einen hybriden Ansatz umzusteigen und nicht nur auf die Sitzplatzpreise, um die Rechenkosten für KI-Abfragen auszugleichen.”

Um mit KI einen Vorteil zu erlangen, sind für viele Unternehmen kontinuierliche Investitionen in Computer-, Netzwerk- und Rechenzentrumsinfrastruktur erforderlich.

Advanced Micro Devices (AMD) stellte am 13. Juni seine neuen Chips der Serie Instinct MI300 vor, die nach eigenen Angaben auf die Beschleunigung der Verarbeitung von generativer KI – die von ChatGPT und anderen Chatbots verwendete Technologie – abgestimmt sind.

Broadcom (AVGO) und Marvell Technologies (MRVL) sind andere KI-Chiphersteller, die man im Auge behalten sollte. Während Broadcom davon ausgeht, dass sich seine KI-bezogenen Umsätze in diesem Jahr verdoppeln werden, verlangsamen sich andere Teile seines Geschäfts.

Bank of America, Morgan Stanley und Barclays empfehlen die Chip-Hersteller Nvidia und Arista Networks (ANET) als Top-KI-Aktien. Internet-Rechenzentren werden mehr Rechenleistung und Netzwerkbandbreite benötigen, um KI-Workloads zu verarbeiten.

Risikofinanzierung für künstliche Intelligenz

Inflection AI hat vor kurzem in einer von Microsoft und Nvidia geführten Finanzierungsrunde 1,3 Mrd. USD erhalten. Die Finanzierungsrunde bewertet Inflection AI mit 4 Milliarden Dollar. Das Flaggschiff des Unternehmens ist Pi, ein persönlicher Assistent, der ein großes Sprachmodell verwendet.

In der Zwischenzeit gab Anthropic am 23. Mai bekannt, dass es in einer von Spark Capital geleiteten Finanzierungsrunde 450 Millionen Dollar erhalten hat. Google, Salesforce (CRM), Sound Ventures und Zoom Video Communications (ZM) haben sich an der Finanzierung beteiligt.

Andreessen Horowitz leitete eine Finanzierungsrunde in Höhe von 150 Millionen Dollar für Character.AI, das jetzt eine Bewertung von über 1 Milliarde Dollar hat.

In der Zwischenzeit hat das KI-Startup Adept vor kurzem 350 Millionen Dollar aufgenommen und ist ebenfalls mit über 1 Milliarde Dollar bewertet. Adept hat untersucht, wie Menschen Computer nutzen – vom Surfen im Internet bis zur Navigation in einer komplexen Unternehmenssoftware -, um ein KI-Modell zu entwickeln, das einen Textbefehl in eine Reihe von Aktionen umwandeln kann.

Außerdem sieht sich Nvidia einer größeren Konkurrenz durch die KI-Chip-Startups Cerebras, Sambanova und Graphcore gegenüber. Zu den KI-Chip-Startups gehören auch Groq, Hailo Technologies, Kinera, Luminous, Ateris IP und Mythic.

Tech-Giganten unter den besten Aktien für künstliche Intelligenz

Der Einsatz von KI explodiert in den Bereichen Gesichts- und Stimmerkennung, medizinische Diagnostik, algorithmischer Handel und automatisierte Kundendienst-Bots.

Im Bereich E-Commerce plant Amazon die Einführung einer ChatGPT-ähnlichen Suche in seinem Online-Shop.

Amazon setzt schon seit Jahren KI ein, um das Online-Einzelhandelsangebot anzupassen und den Besuchern der Website Produkte zu empfehlen. Der E-Commerce-Riese setzt auch Robotertechnik und KI in seinen Fulfillment-Zentren ein.

Darüber hinaus setzt Amazon KI in seinen Einzelhandelsgeschäften ein.

Auf der Entwicklerkonferenz Google I/O 2023 am 10. Mai stellte Alphabet vor, wie generative KI in die Suche, Karten, Workspace, Fotos, Cloud Computing und Android-Geräte integriert werden soll. Außerdem plant Google, auf der Google Marketing Live am 23. Mai mehr über seine Werbestrategie im Zusammenhang mit der generativen KI zu enthüllen.

KI-Tools spielen eine große Rolle in den bestehenden Geschäften und neuen Initiativen der Facebook-Mutter Meta. Auf dem Weg ins Metaversum hat Meta nach eigenen Angaben einen neuen Supercomputer für künstliche Intelligenz gebaut. Der Meta-Computer trägt den Namen AI Research Supercluster und verwendet Chips von Nvidia.

Außerdem veranstaltete Meta am 18. Mai eine “KI-Infrastruktur”-Veranstaltung. Meta gab bekannt, dass es plant, maßgeschneiderte KI-Chips zu bauen, die in seinen Rechenzentren eingesetzt werden sollen. Der neue Meta Training and Inference Accelerator, kurz MTIA, soll 2025 auf den Markt kommen.

Top-KI-Aktien: Softwaremarkt im Aufwind

Die generativen KI-Kriege im Marketing werden immer hitziger. Salesforce führte im März Einstein GPT ein, das die Funktionen von OpenAI in seine Softwareplattform einbringt. Die Pilottechnologie wird zunächst in den Slack-Messaging-Tools des Unternehmens verfügbar sein. Salesforce setzt bereits seit 2016 prädiktive KI-Tools ein.

In der Zwischenzeit stellte Adobe (ADBE) am 21. März generative künstliche Intelligenzdienste für Kreativprofis und Vermarkter vor. Dazu gehört Adobe Firefly, eine neue Familie von kreativen generativen KI-Modellen, die sich zunächst auf Bilderzeugung und Texteffekte konzentrieren.

Der Softwarehersteller Atlassian (TEAM) kündigte auf einer kürzlich abgehaltenen Anwenderkonferenz “Atlassian Intelligence” an. Es bettet OpenAI und große Sprachmodelltechnologie als grundlegendes Element in alle Cloud-Produkte des Unternehmens ein.

Angesichts des Mangels an Softwareingenieuren erleichtern Low-Code-Programmierwerkzeuge den Geschäftsbereichen die Entwicklung von KI-Anwendungen. DataRobot ist Teil einer neuen Welle von KI-Startups, die Low-Code-Tools auf den Markt bringen.

Snowflake (SNOW) und Startups wie Databricks wollen den Datenbankmarkt mit der blitzschnellen Analyse von “unstrukturierten Daten”, die von Sensoren erfasst werden, aufmischen. Ein Beispiel dafür wäre das Streaming von Videos.

Darüber hinaus kündigte Databricks auf seinem jüngsten AI Summit neue Beiträge zu mehreren Open-Source-Projekten an.

IT-Dienstleistungsunternehmen tätigen Akquisitionen

Die Einführung von KI-Technologien in Unternehmen steckt noch in den Kinderschuhen. Laut einer Studie von Accenture (ACN) experimentiert die Mehrheit der Unternehmen noch mit der KI-Technologie.

Zu den Aktien im Bereich der künstlichen Intelligenz, die man im Auge behalten sollte, gehören Informationstechnologie-Dienstleister wie IBM, Accenture und Epam Systems (EPAM).

Nicht jeder Versuch ist erfolgreich. IBM verkaufte Watson Health an das Private-Equity-Unternehmen Francisco Partners. Inmitten des Aufschwungs der generativen KI will IBM mit dem Watson Code Assistant wieder Fuß fassen.

In der Zwischenzeit erwirbt IBM weiterhin Unternehmen für künstliche Intelligenz, darunter Databand.ai, Turbonomic, ReaQta, MyInvenio und WDG Automation.

💡 5 Top-Tipps für Deinen Erfolg mit KI-Aktien

1. Gründliche Forschung: Informiere Dich gründlich über Unternehmen, bevor Du investierst. Achte auf ihre KI-Technologien, finanzielle Stabilität und Wettbewerbsvorteile.
2. Diversifizierung: Streue Deine Investitionen, um das Risiko zu mindern. Investiere nicht nur in eine einzige KI-Aktie, sondern verteile Dein Kapital auf mehrere Unternehmen.
3. Verstehe die Technologie: Lerne die Grundlagen von KI und wie sie in Unternehmen angewendet wird, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
4. Beobachte den Markt: Achte auf aktuelle Trends und Ereignisse, die sich auf KI-Unternehmen und den Markt auswirken könnten.
5. Langfristige Perspektive: KI ist eine aufstrebende Technologie, also sei geduldig und denke langfristig. Erfolge können sich im Laufe der Zeit entfalten.

🌐 Fragen und Antworten

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer auf Basis von Daten lernen, Muster erkennen und Vorhersagen treffen können. Ein Beispiel dafür ist Empfehlungssysteme, die Dir Produkte oder Inhalte basierend auf Deinem Verhalten vorschlagen.

Wie funktionieren KI-gesteuerte Trading-Algorithmen?

KI-gesteuerte Trading-Algorithmen nutzen historische Daten und aktuelle Marktinformationen, um Kursbewegungen vorherzusagen. Sie können automatisch Kauf- oder Verkaufsaufträge generieren, um das Beste aus den erkannten Mustern zu machen.

Welche Risiken sind mit KI-Aktien verbunden?

Obwohl KI-Aktien vielversprechend sind, birgt jede Investition ein gewisses Risiko. Schwankungen im Markt und technologische Herausforderungen könnten sich auf die Performance von KI-Unternehmen auswirken.

Wie finde ich vielversprechende KI-Startups?

Research ist der Schlüssel! Suche nach Startups mit innovativen KI-Lösungen, positiven Finanzdaten und erfahrenem Management. Branchen-Experten könnten auch gute Quellen sein, um vielversprechende Unternehmen zu entdecken.

Was sind die Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt?

KI hat das Potenzial, Arbeitsabläufe zu automatisieren und Effizienz zu steigern, was einige Arbeitsplätze beeinflussen könnte. Gleichzeitig schafft KI neue Jobmöglichkeiten in der Technologiebranche.

🔍 Fazit: KI-Aktien – Eine Investition in die Zukunft

Du hast es geschafft! Du kennst jetzt die Welt der KI-Aktien und bist bereit, in die Zukunft des Investierens einzutauchen. Mit hochentwickelten Prognosen, schneller Datenanalyse und automatisierten Handelsalgorithmen bieten KI-Aktien ein enormes Potenzial für Dein Portfolio. Denke daran, gründliche Forschung zu betreiben, Deine Investitionen zu diversifizieren und langfristig zu denken. Sei auf dem neuesten Stand der Technologie und verfolge den Markt, um erfolgreich zu sein. Also worauf wartest Du? Starte jetzt Deine Reise in die Welt der KI-Aktien! 🚀💰

🔍 Weitere Infos zu KI-Aktien

Während der Erstellung des Artikels habe ich einige wichtige Aspekte identifiziert, die den Artikel noch umfassender gestalten könnten. Hier sind einige potenzielle Ergänzungen:

1. Risiken und Herausforderungen von KI-Aktien

Es wäre hilfreich, die potenziellen Risiken und Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Aktien zu beleuchten. Dazu gehören mögliche ethische Bedenken, Datenschutzprobleme und die Auswirkungen von Fehlprognosen durch KI-Systeme auf das Portfolio.

2. Wie wählt man den besten KI-Algorithmus für den Handel aus?

Ein detaillierter Einblick in die verschiedenen Arten von KI-Handelsalgorithmen und wie man den am besten geeigneten für die persönlichen Bedürfnisse auswählt, könnte den Lesern bei ihren Investitionsentscheidungen helfen.

3. Aktuelle Entwicklungen und Trends in der KI-Branche

Da die Technologie ständig voranschreitet, wäre es sinnvoll, die neuesten Entwicklungen und Trends in der KI-Branche aufzuzeigen. Dazu könnten beispielsweise neue Anwendungsfälle von KI, innovative Startups oder bedeutende Übernahmen gehören.

4. Die Rolle von Regulierungen in der KI-Finanzbranche

Die Einführung von KI in den Finanzsektor bringt auch regulatorische Fragen mit sich. Ein Abschnitt darüber, wie Regierungen und Aufsichtsbehörden die Verwendung von KI-Aktien kontrollieren und überwachen, könnte relevant sein.

5. Fallstudien erfolgreicher KI-Aktieninvestitionen

Echte Fallstudien von Anlegern, die durch den Kauf von KI-Aktien Erfolg hatten, könnten inspirierend sein und zeigen, wie erfolgreiche Investitionen in diesem Bereich tatsächlich aussehen können.

Beachte: Die oben genannten Punkte sollten ausführlich behandelt werden und mit klaren Beispielen und Expertenwissen gestützt werden, um den Lesern einen Mehrwert zu bieten. Eine gründliche Recherche und das Hinzufügen dieser Themen könnten den Artikel noch informativer und umfassender gestalten. Happy Writing! 📝🚀

Rendite Radek

Radek Vegas ist ein erfahrener Autor, der ein Studium in Germanistik absolviert und als Videoproduzent gearbeitet hat. Seit einem Jahrzehnt widmet er sich intensiv dem Online-Marketing und hat zu zahlreichen seiner Hobbys Webseiten und YouTube-Kanäle erstellt. Im Jahr 2020 begann er, sich im Bereich Finanzen weiterzubilden, und gründete die Webseite Trendbetter.de sowie den dazugehörigen YouTube-Kanal. Sein Ziel ist es, seine Erkenntnisse gebündelt an einem Ort zu sammeln, um anderen dabei zu helfen, von seinem Wissen zu profitieren.
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